كيفية تدريب Gemini على بياناتك الخاصة في [السنة]

وفقًا لدراسة حديثة أجريت على المؤسسات، أفادت 73٪ من المؤسسات أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تفشل في فهم المصطلحات والسياق الخاص بالشركة، مما يؤدي إلى نتائج تتطلب تصحيحًا يدويًا مكثفًا. ويصبح هذا أحد أكبر التحديات التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي.

تم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة مثل Google Gemini بالفعل على مجموعات بيانات عامة ضخمة. ما تحتاجه معظم الشركات حقًا ليس تدريب نموذج جديد، بل تعليم Gemini سياق عملك: مستنداتك وسير عملك وعملائك ومعرفتك الداخلية.

يشرح لك هذا الدليل كامل عملية تدريب نموذج Gemini من Google على بياناتك الخاصة. سنغطي كل شيء بدءًا من إعداد مجموعات البيانات بالتنسيق JSONL الصحيح وحتى تشغيل مهام الضبط في Google AI Studio.

سنستكشف أيضًا ما إذا كان مكان العمل المتقارب مع سياق الذكاء الاصطناعي المدمج قد يوفر لك أسابيع من وقت الإعداد.

ما هو ضبط Gemini ولماذا هو مهم؟

ضبط Gemini هو عملية تدريب نموذج Google الأساسي على بياناتك الخاصة.

تريد ذكاءً اصطناعيًا يفهم عملك، لكن النماذج الجاهزة تقدم إجابات عامة لا تفي بالغرض. وهذا يعني أنك تضيع الوقت في تصحيح النتائج باستمرار، وإعادة شرح مصطلحات شركتك، وتشعر بالإحباط عندما لا يفهم الذكاء الاصطناعي ما تريد.

هذا التردد المستمر يبطئ فريقك ويقوض وعد الإنتاجية الذي تقدمه الذكاء الاصطناعي.

يؤدي ضبط Gemini إلى إنشاء نموذج Gemini مخصص يتعلم أنماطك ونبرة صوتك ومعرفتك بالمجال، مما يتيح له الاستجابة بشكل أكثر دقة لحالات الاستخدام الفريدة الخاصة بك. تعمل هذه الطريقة بشكل أفضل مع المهام المتسقة والقابلة للتكرار التي يفشل النموذج الأساسي في تنفيذها بشكل متكرر.

كيف يختلف الضبط الدقيق عن هندسة المطالبات

تتضمن هندسة المطالبات إعطاء النموذج تعليمات مؤقتة قائمة على الجلسة في كل مرة تتفاعل معها. بمجرد انتهاء المحادثة، ينسى النموذج سياقك.

يصل هذا النهج إلى حده الأقصى عندما تتطلب حالة الاستخدام الخاصة بك معرفة متخصصة لا يمتلكها النموذج الأساسي. لا يمكنك إعطاء سوى عدد محدود من التعليمات قبل أن تحتاج إلى أن يتعلم النموذج أنماطك بالفعل.

في المقابل، تعمل الضبط الدقيق على تعديل سلوك النموذج بشكل دائم عن طريق تعديل أوزانه الداخلية بناءً على أمثلة التدريب الخاصة بك، بحيث تستمر التغييرات في جميع الجلسات المستقبلية.

الضبط الدقيق ليس حلاً سريعًا لمشاكل الذكاء الاصطناعي العرضية؛ إنه استثمار كبير في الوقت والبيانات. وهو أكثر فائدة في سيناريوهات محددة حيث يكون النموذج الأساسي غير كافٍ باستمرار، وتحتاج إلى حل دائم.

فكر في إجراء ضبط دقيق عندما تحتاج إلى أن يتقن الذكاء الاصطناعي ما يلي:

تشكل الهندسة السريعة ما تقوله للنموذج. ويشكل الضبط الدقيق كيفية تفكير النموذج.

بينما يركز هذا المقال على Gemini، فإن فهم الأساليب البديلة لتخصيص الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر منظورًا قيمًا حول الطرق المختلفة لتحقيق أهداف مماثلة.

يوضح هذا الفيديو كيفية إنشاء GPT مخصص، وهو نهج شائع آخر لتخصيص الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام محددة:

كيفية إعداد بيانات التدريب لـ Gemini

تفشل معظم مشاريع الضبط الدقيق قبل أن تبدأ حتى لأن الفرق تقلل من شأن عملية إعداد البيانات. تتوقع Gartner أن 60٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي سيتم التخلي عنها بسبب عدم كفاية البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي.

قد تقضي أسابيع في جمع البيانات وتنسيقها بشكل غير صحيح، لتجد في النهاية أن عملية التدريب قد فشلت أو أن النموذج الذي تم إنشاؤه عديم الفائدة. غالبًا ما يكون هذا الجزء هو الأكثر استهلاكًا للوقت في العملية برمتها، ولكن القيام به بشكل صحيح هو العامل الأكثر أهمية لتحقيق النجاح.

ينطبق مبدأ "البيانات الخاطئة تنتج نتائج خاطئة" بشكل كبير هنا. ستكون جودة نموذجك المخصص انعكاسًا مباشرًا لجودة البيانات التي تدربه عليها.

متطلبات تنسيق مجموعة البيانات

يتطلب Gemini أن تكون بيانات التدريب الخاصة بك بتنسيق معين يسمى JSONL، وهو اختصار لـ JSON Lines. في ملف JSONL، كل سطر هو كائن JSON كامل ومستقل يمثل مثال تدريب واحد. هذه البنية تسهل على النظام معالجة مجموعات البيانات الكبيرة سطراً سطراً.

يجب أن يحتوي كل مثال تدريبي على حقلين رئيسيين:

للراحة، يقبل Google AI Studio أيضًا التحميلات بتنسيق CSV ويقوم بتحويلها إلى بنية JSONL المطلوبة نيابة عنك.

يمكن أن يجعل ذلك إدخال البيانات الأولي أسهل قليلاً إذا كان فريقك أكثر راحة في العمل باستخدام جداول البيانات.

توصيات بشأن حجم مجموعة البيانات

على الرغم من أن الجودة أهم من الكمية، إلا أنك لا تزال بحاجة إلى عدد أدنى من الأمثلة حتى يتمكن النموذج من التعرف على الأنماط وتعلمها. سيؤدي البدء بعدد قليل جدًا من الأمثلة إلى إنشاء نموذج لا يمكنه التعميم أو الأداء بشكل موثوق.

فيما يلي بعض الإرشادات العامة لحجم مجموعة البيانات:

يعد جمع مئات الأمثلة عالية الجودة تحديًا كبيرًا لمعظم الفرق. خطط لهذه المرحلة من جمع البيانات وفقًا لذلك قبل الشروع في عملية الضبط الدقيق.

أفضل الممارسات لجودة البيانات

ستؤدي الأمثلة غير المتسقة أو المتناقضة إلى إرباك النموذج، مما يؤدي إلى نتائج غير موثوقة وغير متوقعة. لتجنب ذلك، يجب تنظيم بيانات التدريب وتنقيتها بدقة. يمكن أن يؤدي مثال واحد سيئ إلى إبطال التعلم من العديد من الأمثلة الجيدة.

اتبع هذه الإرشادات لضمان جودة عالية للبيانات:

يوصى بشدة أن يقوم عدة أشخاص بمراجعة أمثلة التدريب والتحقق من صحتها. غالبًا ما تكتشف العيون الجديدة الأخطاء أو التناقضات التي قد تكون فاتتك.

كيفية ضبط Gemini خطوة بخطوة

تتضمن عملية ضبط Gemini عدة خطوات فنية عبر منصات Google. قد يؤدي خطأ واحد في التكوين إلى إهدار ساعات من وقت التدريب الثمين وموارد الحوسبة، مما يجبرك على البدء من جديد. تم تصميم هذا الدليل العملي لتقليل التجربة والخطأ، حيث يرشدك خلال العملية من البداية إلى النهاية. 🛠️

قبل أن تبدأ، ستحتاج إلى حساب Google Cloud مع تمكين الفوترة والوصول إلى Google AI Studio. خصص ما لا يقل عن بضع ساعات للإعداد الأولي ومهمة التدريب الأولى، بالإضافة إلى وقت إضافي لاختبار النموذج وتكراره.

الخطوة 1: إعداد Google AI Studio

Google AI Studio هو واجهة قائمة على الويب حيث يمكنك إدارة عملية الضبط الدقيق بأكملها. يوفر طريقة سهلة الاستخدام لتحميل البيانات وتكوين التدريب واختبار نموذجك المخصص دون كتابة أي كود.

أولاً، انتقل إلى ai.google.dev وقم بتسجيل الدخول باستخدام حساب Google الخاص بك.

ستحتاج إلى قبول شروط الخدمة وإنشاء مشروع جديد في Google Cloud Console إذا لم يكن لديك مشروع بالفعل. تأكد من تمكين واجهات برمجة التطبيقات (API) الضرورية حسبما يطلب منك النظام الأساسي.

الخطوة 2: قم بتحميل مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك

بمجرد الانتهاء من الإعداد، انتقل إلى قسم الضبط في Google AI Studio. هنا، ستبدأ عملية إنشاء نموذجك المخصص.

حدد خيار "إنشاء نموذج مضبوط" واختر نموذجك الأساسي. Gemini 1. 5 Flash هو خيار شائع وفعال من حيث التكلفة للضبط الدقيق.

بعد ذلك، قم بتحميل ملف JSONL أو CSV الذي يحتوي على مجموعة بيانات التدريب التي أعددتها. ستقوم المنصة بعد ذلك بالتحقق من صحة ملفك للتأكد من أنه يفي بمتطلبات التنسيق، وستقوم بتمييز أي أخطاء شائعة مثل الحقول المفقودة أو الهيكل غير الصحيح.

الخطوة 3: تكوين إعدادات الضبط الدقيق

بعد تحميل بياناتك والتحقق من صحتها، ستقوم بتكوين معلمات التدريب. هذه الإعدادات، المعروفة باسم المعلمات الفائقة، تتحكم في كيفية تعلم النموذج من بياناتك.

الخيارات الرئيسية التي ستراها هي:

في محاولتك الأولى، من الأفضل أن تبدأ بالإعدادات الافتراضية الموصى بها من Google AI Studio. تعمل المنصة على تبسيط هذه القرارات المعقدة، مما يجعلها سهلة الاستخدام حتى لو لم تكن خبيرًا في التعلم الآلي.

الخطوة 4: قم بتشغيل مهمة الضبط

بعد تكوين الإعدادات، يمكنك الآن بدء مهمة الضبط. ستبدأ خوادم Google في معالجة بياناتك وتعديل معلمات النموذج. قد تستغرق عملية التدريب هذه من بضع دقائق إلى عدة ساعات، اعتمادًا على حجم مجموعة البيانات والنموذج الذي حددته.

يمكنك مراقبة تقدم المهمة مباشرةً من خلال لوحة معلومات Google AI Studio. نظرًا لأن المهمة تعمل على خوادم Google، يمكنك إغلاق المتصفح بأمان والعودة لاحقًا للتحقق من الحالة. إذا فشلت المهمة، فغالبًا ما يكون ذلك بسبب مشكلة في جودة أو تنسيق بيانات التدريب الخاصة بك.

الخطوة 5: اختبر نموذجك المخصص

بمجرد اكتمال مهمة التدريب، يصبح نموذجك المخصص جاهزًا للاختبار. ✨

يمكنك الوصول إليه من خلال واجهة playground في Google AI Studio.

ابدأ بإرسال مطالبات اختبار مشابهة لأمثلة التدريب الخاصة بك للتحقق من دقتها. ثم اختبرها على الحالات الحدية والتغيرات الجديدة التي لم يسبق لها مثيل لتقييم قدرتها على التعميم.

إذا لم تكن النتائج مرضية، فستحتاج على الأرجح إلى العودة إلى الوراء وتحسين بيانات التدريب عن طريق إضافة المزيد من الأمثلة أو إصلاح التناقضات، ثم إعادة تدريب النموذج.

أفضل الممارسات لتدريب Gemini على البيانات المخصصة

إن مجرد اتباع الخطوات الفنية لا يضمن الحصول على نموذج رائع. العديد من الفرق تكمل العملية لتصاب بخيبة أمل من النتائج لأنها تفتقد استراتيجيات التحسين التي يستخدمها الممارسون المتمرسون. هذا هو ما يميز النموذج الوظيفي عن النموذج عالي الأداء.

ليس من المستغرب أن تقرير Deloitte حول حالة الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسات قد وجد أن ثلثي الشركات أفادت بأن 30٪ أو أقل من تجاربها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي ستتم توسعتها بالكامل في غضون ستة أشهر.

سيوفر لك اعتماد هذه الممارسات الفضلى الوقت ويؤدي إلى نتائج أفضل بكثير.

تتطلب إدارة هذه التكرارات وإصدارات مجموعات البيانات والوثائق إدارة مشاريع قوية. يمكن أن تمنع مركزية هذا العمل في منصة مصممة لسير العمل المنظم من أن يصبح العملية فوضوية.

التحديات الشائعة أثناء تدريب Gemini

غالبًا ما تستثمر الفرق وقتًا وموارد كبيرة في الضبط الدقيق، لتواجه في النهاية عقبات متوقعة تؤدي إلى إهدار الجهد والإحباط. إن معرفة هذه العقبات الشائعة مسبقًا يمكن أن تساعدك على إتمام العملية بسلاسة أكبر.

فيما يلي بعض التحديات الأكثر شيوعًا وكيفية معالجتها:

هذه التحديات هي السبب الرئيسي وراء سعي العديد من الفرق في النهاية إلى إيجاد بدائل لعملية الضبط اليدوي.

لماذا يعد ClickUp بديلاً أكثر ذكاءً

يعد ضبط Gemini أمرًا قويًا، ولكنه أيضًا حل بديل.

خلال هذه المقالة، رأينا أن الضبط الدقيق يتعلق في النهاية بأمر واحد: تعليم الذكاء الاصطناعي فهم سياق عملك. المشكلة هي أن الضبط الدقيق يقوم بذلك بشكل غير مباشر. تقوم بإعداد مجموعات البيانات، وتصميم الأمثلة، وإعادة تدريب النماذج، وصيانة خطوط الإنتاج، كل ذلك حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من تقريب طريقة عمل فريقك.

هذا أمر منطقي في حالات الاستخدام المتخصصة. ولكن بالنسبة لمعظم الفرق، فإن الهدف الحقيقي ليس تخصيص Gemini لذاته. الهدف أبسط من ذلك:

أنت تريد ذكاءً اصطناعيًا يفهم عملك.

وهنا يأتي دور ClickUp في اتباع نهج مختلف تمامًا وأكثر ذكاءً.

يوفر Converged AI Workspace من ClickUp لفريقك ذكاءً اصطناعيًا يفهم سياق عملك على الفور — دون الحاجة إلى بذل جهد كبير. بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي على تعلم سياقك لاحقًا، يمكنك العمل مع ClickUp Brain، المساعد الذكي المدمج، حيث يوجد سياقك بالفعل.

ترتبط مهامك ووثائقك وتعليقاتك وسجل مشاريعك وقراراتك بشكل أصلي. لا داعي لتدريب الذكاء الاصطناعي على بياناتك لأنه موجود بالفعل في مكان عملك، ويستفيد من نظام إدارة المعرفة الحالي لديك.

نظرًا لأن ClickUp هو نظام عملك، فإن ClickUp Brain يعمل داخل مخطط البيانات المتصل الخاص بك. لا يوجد انتشار للذكاء الاصطناعي عبر الأدوات غير المتصلة، ولا توجد مسارات تدريب هشة، ولا يوجد خطر من عدم توافق النموذج مع طريقة عمل فريقك الفعلية.

وهذا ما يبدو عليه الأمر في الممارسة العملية:

💡نصيحة احترافية: استفد من القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مساحة عملك باستخدام ClickUp Super Agents.

Super Agents هي زملاء فريق ClickUp المدعومون بالذكاء الاصطناعي — تم تكوينهم كـ "مستخدمين" للذكاء الاصطناعي يعملون جنبًا إلى جنب مع فريقك داخل مساحة العمل. إنهم محيطيون وسياقيون، ويمكن تعيينهم لمهام، أو ذكرهم في التعليقات، أو تشغيلهم من خلال الأحداث أو الجداول الزمنية، أو توجيههم عبر الدردشة — تمامًا مثل زميل الفريق البشري.

يمكنك إنشاء النماذج ونشرها باستخدام أداة الإنشاء المرئية التي لا تتطلب كتابة أي أكواد برمجية والتي تتيح لك:

• حدد الحدث البادئ، مثل رسالة أو تغيير في حالة المهمة
• حدد قواعد التشغيل، بما في ذلك كيفية تلخيص البيانات أو تفويض المهام أو تعديل الأولويات.
• قم بتنفيذ إجراءات خارجية عبر أدوات وملحقات مدمجة
• قم بتوفير البيانات الداعمة عن طريق ربط الوكيل بقواعد المعرفة ذات الصلة.

تعرف على المزيد حول Super Agents في الفيديو أدناه.

ضبط استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك: احصل على ClickUp

يعمل الضبط الدقيق على تعليم الذكاء الاصطناعي أنماطك من خلال أمثلة ثابتة، ولكن استخدام برامج متقاربة في مساحة عمل مثل ClickUp يزيل توسع السياق من خلال تزويد الذكاء الاصطناعي بسياق مباشر وتلقائي.

هذا هو جوهر التحول الناجح في مجال الذكاء الاصطناعي: الفرق التي تركز عملها في منصة متصلة تقضي وقتًا أقل في تدريب الذكاء الاصطناعي وتستفيد منه لفترة أطول. مع تطور مساحة العمل الخاصة بك، يتطور الذكاء الاصطناعي تلقائيًا دون الحاجة إلى دورات إعادة تدريب.

هل أنت مستعد لتخطي التدريب والبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يعرف عملك بالفعل؟ ابدأ مجانًا مع ClickUp واستمتع بمزايا مساحة العمل المتكاملة.

الأسئلة المتداولة (FAQ)

يتعلم نموذجك المضبوط من أمثلة التدريب الخاصة بك، ولكن نموذج Gemini الأساسي من Google لا يحتفظ ببيانات المحادثات الخاصة بك أو يتعلم منها بشكل افتراضي. نموذجك المخصص منفصل عن النموذج الأساسي الذي يخدم المستخدمين الآخرين.

في حين أن مهمة التدريب نفسها قد تستغرق بضع ساعات فقط، فإن الاستثمار الأكبر في الوقت هو في إعداد بيانات تدريب عالية الجودة. غالبًا ما تستغرق مرحلة إعداد البيانات هذه أيامًا أو حتى أسابيع حتى تكتمل بشكل صحيح.

نعم، يمكنك ضبط النموذج بدقة دون كتابة كود باستخدام Google AI Studio. يوفر هذا البرنامج واجهة مرئية تتعامل مع معظم التعقيدات التقنية، على الرغم من أنك ستظل بحاجة إلى فهم متطلبات تنسيق البيانات.

التعليمات المخصصة هي مطالبات مؤقتة تعتمد على الجلسة وتوجه سلوك النموذج لمحادثة واحدة. ومع ذلك، فإن الضبط الدقيق يضبط بشكل دائم المعلمات الداخلية للنموذج بناءً على أمثلة التدريب الخاصة بك، مما يؤدي إلى تغييرات دائمة في سلوكه.